A bibliometric analysis of publications on obsessive–compulsive disorder using VOSviewer
Notice bibliographique
Résumé
Background: Obsessive-compulsive disorder (OCD) is one of the top ten disabling diseases seriously affecting the health of population. Recently, studies on this disease significantly increased. However, only a few bibliometric analyses concerning this area have been reported. In this study, we used bibliometrics and visualization tools to examine the current state, hot topics and future trends in OCD research. Methods: Scientific publications regarding OCD were retrieved from the Web of Science Core Collection (WoSCC) database. The features of OCD research were further analyzed using VOSviewer. Results: A total of 24,552 publications and 65,296 authors in the field of OCD were retrieved from 2000 to 2022, showing an overall upward trend in publications over the past 22 years. One hundred and thirteen countries around the world had participated in the research. Among these countries, the developed countries such as the United States, England, and Canada were the crucial productive nations in this subject. As for institutions, the Harvard University, the University of London, and the University of California system were the leading institutions. Authors including Storch EA, Mataix-Cols D, and Stein DJ were the prolific authors. 1,949 journals are contributing to the OCD field, of which the top three are Biological Psychiatry (831 articles), European Neuropsychopharmacology (776 articles) and Psychiatric Research (648 articles). Research hotspots of OCD included pathogenesis, epidemiology, comorbidities, clinical features, and evaluation methods. COVID-19, mental health, functional connectivity, and genome-wide association were emerging trends in the field of OCD. Conclusion: This study integrates the bibliometric information on the current research status and emerging trends in OCD from a macro perspective. The findings can provide valuable insights into further research on OCD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,196 | 0,414 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».